Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fake-image detection with Robust Hashing

論文の概要: Fake-image detection with Robust Hashing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01313v1
Date: Tue, 2 Feb 2021 05:10:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-03 16:24:10.141347
Title: Fake-image detection with Robust Hashing
Title（参考訳）: ロバストハッシングによる偽画像検出
Authors: Miki Tanaka, Kiya Hitoshi
Abstract要約: 画像に複数の操作技術を適用した場合でも、ロバストハッシュが偽画像を堅牢に検出できるかどうかを検討する。実験では、GANで生成された偽画像を含むさまざまなデータセットを用いて、ロバストハッシュによる偽検出が最先端のものよりも優れていることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we investigate whether robust hashing has a possibility to robustly detect fake-images even when multiple manipulation techniques such as JPEG compression are applied to images for the first time. In an experiment, the proposed fake detection with robust hashing is demonstrated to outperform state-of-the-art one under the use of various datasets including fake images generated with GANs.
Abstract（参考訳）: 本稿では,JPEG圧縮などの複数の操作手法を初めて画像に適用した場合においても,ロバストハッシュがフェイクイメージを堅牢に検出できるかどうかを検討する。実験では,ganで生成した偽画像を含む各種データセットを用いて,ロバストなハッシュによる偽検出が最先端のものよりも優れていることを示す。

関連論文リスト

Detect Fake with Fake: Leveraging Synthetic Data-driven Representation for Synthetic Image Detection [7.730666100347136]
合成画像検出における合成データ駆動表現の有効性を示す。合成データを用いた最新の視覚表現学習者によって訓練された視覚変換器は,実画像と偽画像とを効果的に識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-13T14:50:14Z)
FSBI: Deepfakes Detection with Frequency Enhanced Self-Blended Images [17.707379977847026]
本稿では、ディープフェイク検出のための周波数強調自己ブレンド画像手法を提案する。提案手法はFF++とCeleb-DFデータセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-12T20:15:00Z)
MMNet: Multi-Collaboration and Multi-Supervision Network for Sequential Deepfake Detection [81.59191603867586]
シークエンシャルディープフェイク検出は、回復のための正しいシーケンスで偽の顔領域を特定することを目的としている。偽画像の復元には、逆変換を実装するための操作モデルの知識が必要である。顔画像の空間スケールや逐次順列化を扱うマルチコラボレーション・マルチスーパービジョンネットワーク(MMNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-06T02:32:08Z)
Parents and Children: Distinguishing Multimodal DeepFakes from Natural Images [60.34381768479834]
近年の拡散モデルの発展により、自然言語のテキストプロンプトから現実的なディープフェイクの生成が可能になった。我々は、最先端拡散モデルにより生成されたディープフェイク検出に関する体系的研究を開拓した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-02T10:25:09Z)
Detecting Images Generated by Diffusers [12.986394431694206]
MSCOCOとWikimediaのデータセットのキャプションから生成された画像は、安定拡散とGLIDEの2つの最先端モデルを用いて検討する。実験の結果, 単純なマルチ層パーセプトロンを用いて生成した画像を検出することができることがわかった。関連したテキスト情報を画像に組み込むと、検出結果が大幅に改善されることは滅多にない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-09T14:14:29Z)
ObjectFormer for Image Manipulation Detection and Localization [118.89882740099137]
画像操作の検出とローカライズを行うObjectFormerを提案する。画像の高周波特徴を抽出し,マルチモーダルパッチの埋め込みとしてRGB特徴と組み合わせる。各種データセットについて広範な実験を行い,提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-28T12:27:34Z)
M2TR: Multi-modal Multi-scale Transformers for Deepfake Detection [74.19291916812921]
Deepfake技術によって生成された鍛造画像は、デジタル情報の信頼性に深刻な脅威をもたらします。本稿では,Deepfake検出のための微妙な操作アーチファクトを異なるスケールで捉えることを目的とする。最先端の顔スワッピングと顔の再現方法によって生成された4000のDeepFakeビデオで構成される高品質のDeepFakeデータセットSR-DFを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-20T05:43:44Z)
Effects of Image Compression on Face Image Manipulation Detection: A Case Study on Facial Retouching [14.92708078957906]
顔画像操作検出における画像圧縮の影響を分析する。画像圧縮の影響下での顔面リタッチ検出に関する事例研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-05T13:28:28Z)
Identifying Invariant Texture Violation for Robust Deepfake Detection [17.306386179823576]
Invariant Texture Learning frameworkは,低画質で公開されたデータセットにのみアクセスすることができる。本手法は, 被写体から転写したテクスチャによって, 被写体表面の微視的顔のテクスチャが必然的に侵害されることを前提とした。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-19T03:02:15Z)
What makes fake images detectable? Understanding properties that generalize [55.4211069143719]
深層ネットワークは、博士画像の微妙なアーティファクトを拾い上げることができる。我々は、偽画像のどの特性が検出可能かを理解することを模索する。検出可能な特性を誇張する手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-24T17:50:28Z)
Discernible Image Compression [124.08063151879173]
本稿では、外観と知覚の整合性の両方を追求し、圧縮画像を作成することを目的とする。エンコーダ・デコーダ・フレームワークに基づいて,事前学習したCNNを用いて,オリジナル画像と圧縮画像の特徴を抽出する。ベンチマーク実験により,提案手法を用いて圧縮した画像は,その後の視覚認識・検出モデルでもよく認識できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-17T07:35:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。